在信创产业全面落地、数据安全合规要求不断升级、核心系统推进去开源化的行业背景下，达梦数据坚持100% 全自研数据库内核路线，打造了覆盖单机、主备容灾、共享存储多活、分布式海量数据、云原生、软硬一体化一体机、完整配套工具链的全栈国产数据库体系，可一站式满足金融、政务、能源、电信等关键行业的OLTP交易、OLAP分析、HTAP混合负载、图/时序/文档/缓存多模数据异地灾备、海量分布式数据存储等多样化业务需求，从底层彻底规避了开源协议带来的安全隐患，筑牢了关键信息基础设施自主可控的坚实底座。

一、核心基石：达梦数据库管理系统 DM（DM8/DM9）

达梦关系型数据库是达梦全栈产品体系的技术原点，和市场中多数基于开源内核进行二次改造的数据库不同，DM的全套核心代码（包括SQL解析器、查询优化器、双存储引擎、事务管理器、安全内核等）均为自主研发，拥有完整的自主知识产权，从根源上消除了底层技术“卡脖子”、开源授权纠纷等风险，是政企核心业务实现国产化替换的核心基础载体。

1.1 独创双存储引擎，一套数据库支撑HTAP混合负载

DM8/DM9搭载了行业首创的行、列双融合存储引擎，实现计算层与存储层解耦，无需拆分部署多套数据库即可同时承载在线交易与实时数据分析，大幅降低企业的采购与运维成本。

行存储引擎：支撑高并发OLTP核心交易
采用MVCC多版本并发控制机制，实现读写无阻塞；搭配自研的基于代价的智能优化器与独立虚拟机执行器，双路 CPU 单节点 TPMC 达到百万级，可稳定支撑银行核心账务、运营商计费等高并发交易场景。

列存储引擎：面向海量OLAP实时分析
内置数据向量化批量执行能力，采用列式压缩存储，针对百亿级数据的聚合、统计、报表查询做了深度优化，在数据分析场景下性能提升3-5倍。

HTAP一体化能力
行列引擎可协同调度，同一实例能够同时处理业务交易与实时数据看板，企业无需分别部署交易库与数据仓库，简化了整体架构。

1.2 智能内存调度，大幅提升并发响应效率

搭建了多级分层缓冲池架构，支持业务不停机的情况下在线扩容/缩容缓冲池；创新LRU-K访问频率缓存淘汰算法，显著提升热点数据缓存命中率。
内存架构融合了进程、线程双重模型的优势，划分出独立的线程私有内存区，同时兼顾多用户并发场景下的资源隔离性与内部通信轻量化，高并发场景下性能损耗更低。

1.3 国内最高安全合规等级，适配涉密核心场景

DM是国内首款通过等保四级（EAL4+）认证的数据库，可全方位满足政务、军工、金融领域的强安全合规要求：
全链路数据加密，原生兼容国密算法，支持对接第三方加密硬件设备；
内置三权分立、强制访问控制MAC、细粒度权限管控能力；
提供完整审计日志、敏感数据脱敏、访问行为监控功能，适配《数据安全法》《个人信息保护法》等监管规范。

1.4 高度兼容主流国外数据库，平滑完成国产化迁移

针对企业存量Oracle、MySQL系统的改造痛点，DM深度兼容原生语法、PL/SQL存储过程、系统视图、内置函数：
Oracle整体语法兼容度达98%，智能方言转换器还可自动实现 Oracle 和 MySQL 等语法之间的转换，有效减少手工改造的工作量。
配套官方DTS数据迁移平台，可完成自动化评估、改写、迁移全流程，大幅降低改造的人力成本与业务中断风险。

二、全覆盖高可用集群体系，匹配不同业务容灾与扩展需求

围绕自研DataWatch数据守护内核，达梦构建了三套差异化集群方案，分别适配一般业务场景、核心交易场景、超大规模海量分布式数据场景，企业可根据自身业务体量、容灾等级灵活选型。

2.1 DMDataWatch 数据守护集群：通用主备容灾首选

作为达梦高可用基础方案，依托Redo日志实时传输重演实现主备数据同步，适配绝大多数政务、中小企业支撑区域分支业务。DM 数据守护集群可以在硬件故障、地震、火灾等极端情况下，快速恢复数据库服务，真正的0数据丢失，秒级切换，满足用户不间断提供数据库服务的要求，是数据库本地部署、异地容灾的首选方案。
其核心架构由主库、备库、实时归档、MAL 通信系统、守护进程 dmwatcher、全局监视器 dmmonitor等九大组件协同运作；主库产生的 Redo 日志会实时推送至备库并即时回放，保障主备数据一致性。
该集群支持两种同步模式，可按需切换：
事务一致模式（ARCH_WAIT_APPLY=1）：备库日志回放完成后，主库才提交事务，可实现零数据不一致，适配银行、证券等对数据一致性零容忍的业务场景。
高性能模式（ARCH_WAIT_APPLY=0）：日志送达即提交事务，牺牲弱一致性换取更高的并发吞吐能力，适配报表、后台类业务。

支持故障自动接管与两地三中心灾备
支持 MANUAL 手动、AUTO 自动两种故障切换模式；主库宕机后，监视器可快速完成故障检测，备库可秒级升级为主库，实现业务无感知中断恢复。
支持扩展两地三中心架构：本地主备实时同步，异地部署异步灾备节点，支持跨区域统一监控，满足国家级、省级单位最高等级异地容灾规范。

2.2 DMRWC 读写分离集群

在DataWatch主备架构的基础上，达梦进一步扩展出读写分离集群DMRWC，通过增加只读备库实现查询负载分担。面向读多写少业务场景，基于 DataWatch 底座扩展只读节点，写请求统一路由主库，查询负载分摊至多台备库，线性分担报表、查询、分页业务压力，低成本提升整体系统吞吐，适配政务查询平台、运营商后台统计系统。

2.3 DMDSC 共享存储集群：对标 Oracle RAC，支撑核心业务多活高并发

DMDSC 是一个多实例、单数据库的高性能共享存储集群系统，支持数亿用户和每日数千万交易。在并发事务下，核心业务延迟毫秒级，复杂查询业务执行时间秒级。单节点故障不影响业务运行，保障数据零丢失，RPO=0 ，RTO<30 秒，面向金融总行、省级运营商等超高并发核心系统，采用多实例共享一套存储的多活架构，多个实例分布在多个服务器上，所有节点可同时对业务数据进行读写操作，节点数可随客户端请求数量灵活扩展。
核心技术优势：
多节点共享 SAN/NAS 存储，通过 MAL 缓存融合技术跨节点同步数据块，减少磁盘 IO 损耗；配套 DMASM 自动存储管理，实现镜像存储、条带化存储等功能，支持在线增加 DMASM 磁盘，实现动态扩展。
集群稳定保障：GLS 全局锁管理器：统一管控多节点并发读写，保障数据强一致性；DMCSS 集群管控软件 + 表决磁盘：实时监控节点状态，自动隔离故障节点，恢复速度远优于传统双机热备方案；
自动负载均衡：最多支持 8 个实例节点，通过 dm_svc.conf 配置即可实现自动负载均衡，将业务连接均匀分发至各节点，横向提升集群并发承载上限。

2.4 DMDPC 分布式计算集群：海量数据弹性扩展解决方案

采用原生分布式架构，面向 PB 级海量数据、百万级并发互联网业务、省级大数据平台，采用 SP-BP-MP 三层解耦架构，最大支持 1024节点，具有高弹性扩展能力，可以灵活应对业务需求的变化；节点故障秒级完成接管，不超过半数节点同时故障，实例依然可用。
三层分工架构：
SP 计划节点（即集群大脑）：负责接收 SQL 请求、拆分分布式执行计划，本身不存储数据，可独立扩缩容；
BP 数据存储节点：分片存储业务数据，支持 Hash/Range/List 三种分片规则，每组分片配置奇数个副本，基于 Raft 协议实现故障自动选主。独创副本节点，仅同步Raft日志和元数据，不存储全量业务数据，用于参与选举保障数据一致性，占用存储空间小，将集群中少数副本部署为影子节点，降低存储成本。
MP 元数据节点：统一管理表结构、分片策略等全局元数据，所有 DDL 操作集中管控，保障分布式元数据一致性。
业务价值：查询任务可由多节点并行执行，吞吐能力随节点增加线性提升；扩容仅需迁移少量分片，业务无需停机，完美适配持续增长的海量数据业务。
目前福建移动O域大数据分析系统就用达梦分布式数据库替代原来使用的Teradata，该项目采用48节点大规模集群，870亿条日均数据处理量，日均输出分析结果数量达24亿条，新增数据实时入库和实时处理与分析，业务性能提升30%以上。

三、云原生与大数据一体化平台，适配数字化云转型

3.1 达梦启云数据库

采用计算存储分离的云原生架构，可统一调度 X86、ARM 国产化异构服务器，可分钟级完成数据库的自动化交付、部署、运维，适配政务云、行业私有云的数据库上云需求。
达梦启云数据库云服务系统能基于有限的硬件资源承载更多的数据库服务，使资源利用率从30%提升至80%甚至更高，有效降低投资成本，并且能够提供可弹性伸缩的智能数据库服务，随时提供与访问场景相匹配数据库服务性能，从容应对高峰期流量激增带来的压力，也有效解决低谷期因资源过剩造成的浪费。

3.2 达梦启智大数据平台

云原生湖仓一站式平台深度集成Flink、Spark、Hive、HDFS等主流大数据组件，打通数据采集、清洗、治理、多维分析全链路，支撑各省市政务数据共享交换平台建设，实现交易库与数据仓库无缝连通。

四、软硬一体化解决方案：数据库一体机 + 全生命周期工具链

4.1 DAMENG PAI 数据库一体机

推出PAI三大系列软硬融合一体机，针对金融核心业务完成深度调优：构建了极速存储系统，IOPS起步可达1200万；引入了分层存储方案，实现时延整体下降50%，同时内置GPU 与检索引擎，向量数据检索性能提升超10 倍；依托全栈RDMA 高速网络与全用户态I/O 通道，单次IO时延低至80微秒；在存储端植入了计算引擎，自研国际先进、国内领先的计算卸载技术，实现20 亿行大表扫描性能提升50倍以上。软硬件一体化预调优，开箱即用，省去企业自建服务器、存储的适配调试成本。

4.2 全栈生态工具链，覆盖数据全生命周期管理

迁移与同步工具：
DTS迁移平台：提供可视化向导，支持自动评估存量业务、改写SQL，降低国产化改造成本；
DMHS实时同步：基于日志解析实现无侵入同步，支持异构数据库双向同步，可对接Kafka消息队列；
DMDVS数据校验：支持全量/增量数据一致性比对，保障迁移、同步数据零差错。
开发运维IDE：
SQLark百灵连接：对标商用PL/SQL开发工具，集可视化库管理、慢SQL自动诊断、智能索引推荐、存储过程调试能力于一体，降低国产数据库开发、运维的学习门槛。

五、非关系型数据库

5.1 图数据库

核心定位：:网状关联数据专用引擎，对标 Neo4j、NebulaGraph，支撑实体与复杂关联关系存储、深度关联分析。

核心能力：兼容标准 GQL 图查询语法，支持 SQL 与图查询混合编写，学习成本低；依托 DM 底层完整 ACID 事务能力，解决开源图数据库无事务、数据不一致缺陷；内置最短路径、社区挖掘、关联权重、环检测等原生图算法；复用 DM 国密加密、三权分立、全量审计安全体系。

典型业务场景：金融风控反欺诈、企业股权穿透、政务人员关系图谱、物流网络拓扑、知识图谱。

5.2 缓存数据库

核心定位：高性能内存键值引擎，对标 Redis，兼顾内存高速访问与持久化可靠存储。

核心能力：兼容主流 Redis 数据结构（String/List/Hash/Set/ZSet），原生 Redis 语法无缝迁移；支持内存缓存 + 磁盘持久化双模式，冷热数据自动分层，大幅降低内存硬件成本；与 DM 事务打通，可实现缓存与业务数据库数据强一致；支持集群主备、自动故障切换，杜绝缓存单点故障。

典型业务场景：接口会话缓存、热点商品缓存、分布式限流器、计数统计、秒杀活动缓冲。

5.3 文档数据库

核心定位：半结构化 JSON 文档存储引擎，对标 MongoDB，适配灵活可变字段的业务数据。

核心能力：原生兼容 MongoDB 查询语法，存量 Mongo 业务迁移改造成本极低；支持 JSON 结构化索引、全文检索，复杂文档过滤查询性能领先；基于 DM 事务引擎，文档写入、更新支持 ACID，开源文档库普遍不具备事务能力；统一权限管控，文档数据可配置行级脱敏、访问审计。

典型业务场景：政务表单、电商商品详情、物联网设备档案、工单系统、客户动态画像。

5.4 时序数据库

核心定位：时序数据专用存储引擎，对标 InfluxDB、TimescaleDB，面向海量时间序列采集数据优化。

核心能力：针对传感器、监控指标设计高压缩时序存储，存储压缩比提升 5~10 倍；支持海量时序数据批量写入、按时间窗口聚合、降采样计算；自动冷热分区，历史时序数据低成本归档存储；兼容主流时序采集协议，对接监控、物联网采集平台。

达梦产品介绍